'''pytorch网络模型'''

# 1.定义样本数、输入特征数、中间层、输出层单元数量

# 2.创建训练数据

# 3.定义模型

# 4.初始化参数(非关键)

# 5.定义损失函数、学习率和训练次数

# 6.开始神经网络迭代计算
  # 前向传播

  # 计算损失(打印训练次数和损失值)

  # 参数导数归零，然后反向传播

  # 更新参数（关上梯度计算，改变model.parameters()列表里的param）